该课题为基于MATLAB的bp神经网络的交通标志识别系统，可以识别禁令标志，警示标志，指示标志三种标志，带GUI界面，流程为，输入测试图，训练，定位，分割，识别。可自动识别是三种中的哪一种。定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。注释详细。

MATLAB雾霾天气交通标志识别。传统的交通标志识别比较多人做了，可以增加雾霾下的识别。先进行去雾，然后识别。 学习对象：MATLAB爱好者，编程，学生，课设，作业，大型作业。

交通标志识别 基于matlab的 识别交通手势

matlab 交通标志识别 图片库

MATLAB雾霾天气交通标志识别。传统的交通标志识别比较多人做了，可以增加雾霾下的识别。先进行去雾，然后识别。

1、yolov5交通指示牌识别，包含训练好的交通标志识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在5000多交通标志检测据集中训练得到的权重，将交通指示牌(不含交通灯)分为警告标志、禁令标志、指示标志和指路标志一共4类，对应英文类别名为warn_sign、ban_sign、guide_sign、wayfinding_sign，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5道路指示牌识别，包含训练好的道路指示牌识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在道路指示牌识别数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别名为trafficlight；speedlimit；crosswalk；stop共四个类别；并附道路指示牌识别数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

点击绿色三角形运行按钮，弹出对话框问你是否改变路径，选择是，这样matlab才会到 文件夹所在路径调取图像，否则路径就是到默认的matlab路径调取图像，导致路径错误

该课题为基于Matlab的交通标志识别系统。带有一个人机交互界面。可以判别红色精灵蓝色指示和黄色警示三类交通标志。可以进行二次拓展，也就是每次识别不需要人为手工的去选择颜色。也可以进行视频的识别。识别之后可以进行语音播报。

基于sift特征匹配的交通标志识别系统 (1)在复杂背景下的交通信号分割研究中，通过在HSV颜色空间中选择合适的阈值范围，提取出可能出现目标的区域。最后，根据形状学特征在最大的预留区域再次搜索三角形，圆圈提取目标区域。在此基础上，对大量交通标志进行了图像分割实验。经验表明，HSV彩色区域的交通标志分割效果更好。 (2)选择SIFT特征，即满足旋转、平移和比例不变要求的特征向量。提出了分割图像的想法。将图像分割成固定数量的子块，计算每个子块内SIFT向量的平均值，得到该图像的特征向量。整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。